Prediksi Jumlah Acara CV Sonokembang Harum Jaya Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

CV Sonokembang Harum Jaya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa boga dan melayani berbagai jenis acara di enam kota besar di Indonesia. Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah belum adanya sistem
prediksi jumlah acara di masa mendatang, sehingga perencanaan operasional seperti pengadaan bahan baku dan persiapan layanan sering kali tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi jumlah acara
menggunakan algoritma Naïve Bayes berdasarkan data historis dari tahun 2021 hingga 2025. Data yang digunakan terdiri dari tiga atribut utama, yaitu jumlah pesanan, kategori acara, dan tahun pelaksanaan. Proses analisis mengikuti
tahapan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), mulai dari pemahaman bisnis hingga penerapan model. Aplikasi KNIME digunakan dalam proses pemodelan dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu memprediksi jumlah acara dengan akurasi sebesar 91,67%, tingkat galat (error) sebesar 8,33%, dan nilai Cohen’s Kappa sebesar 0,818. Dengan adanya prediksi ini, diharapkan CV Sonokembang Harum Jaya dapat meningkatkan efisiensi operasional serta kesiapan dalam memenuhi permintaan pasar.